倉庫自動化企業トップ20社（2022年、世界）

あなたの基準を満たすベンダーを3社選び、簡単な実行をしてください。 試験的プロジェクト いくつかの倉庫で性能を検証するために。. この実践的なステップは、顧客が過剰な資本を投入することなく、現実世界の結果を比較するのに役立ちます。重点は、安全性、既存の工場フロアプロセスとの統合、およびお客様の業界に適合するスケーラブルなデジタルソリューションである必要があります。.

20社全体を見ると、主な差別化要因は、現場の従業員と顧客を、信頼性の高いリアルタイムデータでどのようにサポートするかという点です。 ベンダーは以下を導入しました。 センサー駆動型 自動化、自律走行搬送ロボット、そして倉庫内の製品の流れを効率化する倉庫管理システム。業界の標準的な基準には、安全性、稼働時間、そして複数倉庫にわたるデジタル可視性が含まれます。.

複数のベンダーが improved スループットタイム smart ピッキング、より良いスロッティング、および製品のトレーサビリティを実現しています。さまざまな規模の倉庫において、入庫受付、格納、および出荷を最小限の手動ステップで処理するための自動化キットが導入されました。 main 利点は、管理者と従業員にとって、より安全なオペレーションとより明確なデータが得られることです。.

ベンダーを貴社のオペレーションに沿わせる main 目標：スタッフのトレーニング負荷を軽減し、データを保護し、ピーク時の安全性を維持すること。最高のチームは明確な ロードマップ, 、実行可能なテスト、および地域全体の倉庫における継続的な改善のための発売後の製品サポートを提供します。.

2022年、ベンダー各社は 最先端 ロボット工学、デジタル管制塔、そして多忙な倉庫や工場で働くチームを支援する安全プロトコル。以下のようなソリューションを探しましょう。 improved 在庫数の精度向上、従業員の移動距離短縮、そして堅牢な製品追跡機能を組み込みました。このアプローチにより、不一致を最小限に抑え、注文プロファイルが変化しても顧客満足度を維持します。.

倉庫自動化インサイト 2022

倉庫全体で最新の統合フレームワークを採用し、注文サイクル時間を15〜25％短縮、エラーを削減します。これは Tesco や他のクライアントにとってメリットのある動きです。.

2022年において、最先端の自動化を追求する企業は通常、ロボット工学、スマートコンベヤ、そして統一されたWMSをスケーラブルなフレームワークに組み合わせ、迅速な意思決定の改善とデータの可視化を実現していました。.

高度に統合された技術とサヴォワをベースとするモジュールが導入を加速しました。これらのツールにより、チームは進行中の業務を中断させることなく、エンドツーエンドの機能を構築でき、既存のマテハンラインとの統合が可能になります。サヴォワは、機器とソフトウェアを同期させるデータドリブンなアプローチをサポートします。.

現場のパイロットに基づくと、モジュール式スタックは柔軟なマテリアルフローをサポートし、ピーク時に入荷、格納、出荷の経路を調整して、混雑を抑えることができます。通常、オープンインターフェースにより、大がかりなコーディングなしで新しい機器やソフトウェアを追加できるため、リスクが軽減され、業界を問わずクライアントの ROI が迅速化されます。.

ベンダー選定チェックリスト：統合、拡張性、サポート基準

WMSやERPとの完全な統合を提供し、メキシコにおける広範なオペレーション全体に拡張可能なモジュール式サブシステムを提供するベンダーから始めることで、現在の運用ニーズと将来の成長に合わせることができます。.

ベンダーが、マシン、ソーター、ビン、および保留装置を接続するためのオープンAPI、標準データモデル、およびリアルタイムテレメトリを提供することを確認してください。インテリジェンスと簡単な実装パスをサポートするテクノロジーを探し、それらがターゲットの保留環境および流通ネットワーク全体で実行できることを確認してください。既知の保留の中には、堅牢なサブシステムカタログを開発し、ワークフローを適応させるためにアドバーブスタイルのテーラリングを提供するものもあります。.

スケーラビリティのため、ベンダーロックインを回避する明確なアップグレードパスを備え、クラウドまたはオンプレミスにデプロイ可能な分散型モジュールアーキテクチャを優先します。システムがピーク時の出荷量と、農場から港までのワークフローにおけるバルクビンやハイスループットソーターなどの農業関連の取り扱いを処理できることを検証してください。.

サポート基準：現地での担当者の有無または強力な地域パートナー、迅速な対応時間、スペアパーツの入手可能性、包括的なトレーニング。公開されたSLA、既知のエスカレーション経路、およびサヴォワや既知のプロバイダーからの継続的な開発を含む、ソリューションがビジネスとともにどのように進化するかを示すロードマップを要求してください。.

テストとパイロット：スループットの向上とエラー削減を測定するため、出荷、ビン、ソーターを含む限定的な運用範囲で90日間のパイロット運用が必要です。メキシコまたはグローバルにおける農業、小売、または流通での導入事例のリファレンスを求め、保守費用、消耗品、および労働力と在庫管理における潜在的な節約を含む詳細なTCOを要求してください。.

決定チェックリスト：完全なデータ交換、安定した稼働能力、およびダウンタイムなしで改善を実施できるサポートチームを検証。主要プロセス（入荷、格納、ピッキング、出荷）の概念実証を要求。ベンダーがトレーニング資料を提供でき、ニーズの拡大に応じて追加のサブシステムやテクノロジーで運用を開発するための明確な計画（ワークフローをカスタマイズするための専用のaddverbモジュールを含む）を提供できることを確認する。.

テクノロジーの焦点：AMR、AGV、コンベヤー、および仕分けシステム

AMRとAGVのハイブリッドフリートを導入し、スループットを最大化し、手作業を削減します。AMRは、リアルタイムデータに適応し、混雑を回避しながら、混雑したレイアウト内を自律的にナビゲートします。一方、AGVは、メインの通路に沿って、パレットを効率的かつ一貫して移動させます。このロボット工学を活用したアプローチは、データ駆動型の運用モデルを支え、運用環境内でのタスク割り当てを改善し、パフォーマンスを最適化し、以前よりも具体的な結果をもたらします。.

コンベヤや仕分け機をAMRと統合することで、商品が自動的に正しいレーンに誘導されるようにします。その結果、ピッキングと投入の遅延が減少し、入荷から出荷までの流れがスムーズになり、正確な注文が届けられます。AutoStoreのこのモデルは、モバイルロボットと連携して容量と全体的なスループットを向上させる柔軟なストレージを示しています。このスタック内では、タスクシーケンスの最適化とWMSとの連携により、以前のベースラインよりも大きな効率向上が実証されています。.

スペインは依然として重要な成長地域であり、ホールディンググループがサービスポートフォリオを拡大するために資産を取得したことで、市場は自動化投資を拡大しています。この動きは、データ駆動型分析とスケーラブルなロボティクスを重視しており、apptronikはエンドツーエンドのフローをサポートする機能を開発し、輸送レーンとドックエリア全体で自動化の力を強化します。このアプローチは、シフトや季節によってタスク量が変わる場合でも、より高い柔軟性を提供し、予測可能なパフォーマンスを実現します。.

業界での関連性：自動化の導入から最も恩恵を受けるセクター

Eコマースのフルフィルメントと3PL倉庫では、スループットと精度を最大化するために自動化を優先してください。世界中の事業において、これらの分野は、密度と速度を最適化するAutoStoreのようなモジュール式システムと組み合わせることで、最も強力な結果をもたらします。Addverbのアプローチによる変更管理は、チームが新しいワークフローを迅速に採用するのに役立ち、正確な計画は、単一の流通ネットワークを共有する3つの倉庫のニーズに適合します。.

最も恩恵を受ける産業は、Eコマース、家電製品およびアパレル、食料品およびフードサービス、そして医薬品流通などです。データに基づいたベンチマークによると、仕分けとロボットピッキングを組み合わせることで、処理能力の向上とピッキング精度の改善が見られます。多くの市場で、サイクルタイムの短縮と人件費の削減が報告されており、特に複数の倉庫が共同計画の下で運営されている場合に顕著です。.

AutoStoreをはじめとするモジュール式システムは、ファッションの中心地から家電製品の倉庫、食料品のDCまで、さまざまな環境でうまく機能することが知られています。世界各地への導入事例では、空間利用率が目に見えて向上しており、ロボットによる移動は手作業によるピッキングよりも高速です。このアプローチは、需要や季節の変化に対応し、サービスレベルを安定的に維持します。.

主要サプライヤーの本社は、多くの場合、複数拠点での展開を調整し、データに基づいた計画によって、どの施設から最初に自動化するかの指針とします。最も効果的な方法は、同じネットワーク内の3つの倉庫から開始し、その後、追加のサイトに拡張することです。企業は、ダッシュボードやレポートを通じて、オペレーションおよび財務チームに情報を提供します。.

リーダーへの推奨事項：最もニーズの高いルート（ピッキング、梱包、補充）を特定し、高密度ストレージには実績のあるAutoStoreのようなシステムを採用し、ERPとWMSが自動化レイヤーと統合されていることを確認してください。変更や情報をチーム全体で共有するにはTelegramを使用し、KPIに基づいたマイルストーンを設定します。全世界に展開する前に、まず3つの倉庫でROIを検証してください。.

実装アプローチ：段階的展開、変更管理、データ移行

段階的な展開を検証するため、まずは1つの施設と1つの小売業者に範囲を絞ったパイロットを実施します。3つのフェーズを定義します。フェーズ1は入荷、格納、基本的な仕分けを対象とし、フェーズ2はヒューマノイド支援とベクナ支援によるピッキングと梱包を追加し、フェーズ3はクロスドック、ヤード管理、クラウド接続された管制塔に拡張します。各フェーズでは、サイクルタイムが15～25％短縮、注文精度が99.5％に向上、手作業が40％以上削減されるなど、目に見える効果が得られます。4～6週間の反復と12週間の全体計画を使用し、ボトルネックの特定によって次のフェーズを形成し、予期せぬ遅延を回避します。このアプローチは革新的かつ拡張性があり、小売業者は迅速に展開し、急速に学習することができます。.

クロスファンクショナルな運営委員会、毎週のチェックイン、および一連の的を絞ったトレーニングモジュールによって変更管理を確立します。チェンジチャンピオンを任命し、データをオペレーター、スーパーバイザー、およびメンテナンススタッフ向けの実用的なアクションに変換するダッシュボードを公開し、インセンティブを新しいワークフローに合わせます。抵抗を減らし、価値を実証するために、最初の2週間以内にクイックウィンを提供します。サヴォイエのテンプレートを使用して、会社サイト全体のメッセージングと資料を標準化します。.

データ移行計画は、データソースの正確な特定と、その後に行われる堅牢な品質チェックを中心に据えています。ERP、WMS、サプライヤーからのフィードのフィールドをターゲットテーブルにマッピングし、クラウドで実行され、新しいシステムで使用されるアプリケーションに供給するETLパイプラインを設計します。2〜3週間の並行テストと、4〜6時間のカットオーバー期間を実施します。初期移行では95〜98％のデータ精度を目標とし、問題がレコードの2％を超える場合はバックアウト計画を用意します。複数の移行計画を準備し、本番稼働後にはいくつかのクリーンアップと調整タスクが発生することを想定します。このサイクルは、中断することなく検証できるようにする必要があります。.

技術範囲は、WMS最適化、音声誘導ピッキング、ソート作業フロー、人型ヘルパー、Vecnaロボット、およびスターシップベースのラストマイルサポートといった多様なアプリケーションを重視しています。クラウドベースのサービスにより、小売業者ネットワーク全体で一元化されたデータ共有が可能になり、モジュール式アーキテクチャにより、特注スクリプトが十分に文書化されたAPIに置き換えられます。この設定は、消費者重視の分析とオペレーターダッシュボードをサポートし、競合他社よりも迅速な対応を可能にします。.

具体的な指標で成功を測る：タスクごとの採用率、識別精度、サイクルタイムの短縮、システム稼働時間。オーナー割当、リスク登録簿、および実装後の監査を含む4週間のレビューサイクルを確立する。時間あたりのタスク数、ピッキング率、および多様な倉庫におけるサイト間の一貫性への影響を追跡する。計画は、機密データを保護しながら、小売業者とそのサプライヤーに具体的な価値を提供する必要がある。.

成功を測るKPI：サイクルタイム、スループット、正確性、そしてROI指標

サイクルタイム、スループット、精度について4週間のベースラインを設定し、明確なROIに fiscal ターゲットを結びつけます。AI対応の分析機能を備えたリアルタイムダッシュボードを導入して、データを最新かつ実用的な状態に保ち、その結果を基に企業全体の変革を導きます。.

• Cycle time

  • 定義：受注から出荷までのエンドツーエンドの時間。これには、受領時の検査や、配送業者に引き渡す前の最終梱包ステップが含まれます。.
  • 測定：SKUの複雑さの範囲別、ゾーン別、シフト別に、注文ごとのサイクルタイムを把握する。入荷、格納、ピッキング、梱包、および出荷をリンクするソフトウェアからタイムスタンプを抽出する。.
  • 目標：最初の90日間で平均サイクルタイムを15～25%削減。複数のSKUを扱う最大の施設では、複数アイテムの注文あたり2～6時間の範囲を目指し、可能な場合は小包ラインを30～90分に短縮する。.
  • 最適化戦術：AIを活用したルーティングを適用して作業を割り当て、仕分けロジックと同期させ、コンベヤーでのアイドル時間を最小限に抑えます。検査工程を使用して、ピッキングミスを早期に発見し、下流の梱包ステーションへの負担を軽減します。.
  • 注記： 配送速度を比較し、それに応じて物流ネットワーク内の人員配置を調整するため、キャリアタイプ別にサイクルタイムを追跡します。.

• Throughput

  • 定義: ピッキング、梱包、仕分け、積み込みの各段階における、1時間あたりまたは1シフトあたりに処理されるユニット数。.
  • 測定：スループットを注文件数とSKU構成で正規化し、ラインレベルおよびサイトレベルのパフォーマンスを監視して、ボトルネックをリアルタイムで特定する。.
  • 目標：最新の自動化技術導入後、スループットを15～25%向上させる。企業の施設における生産性向上を反映するため、労働時間あたりの測定を行う。.
  • 最適化戦術：ソーターの稼働時間を最大化、クレーンおよび動力付き設備のアイドル時間を最小化、トラックとの連携による入出庫サイクルの高速化、フリートのスケジュール調整による取り扱いステップの削減。.
  • 注記: 小売業者および流通業者向けに安定したサービスを維持するため、需要の変化および季節的なプレッシャーに伴うスループットの変動を追跡します。.

• Accuracy

  • 定義: 手直しなしで正確なピッキングと梱包を行うこと。倉庫から誤った商品が出庫する頻度が低く、適切な検査ポイントで検証されていること。.
  • 測定：ピッキング/パッキングの正確性、梱包の正確性、返品/不良率を測定する。検査データを利用して、ゾーン別および作業者別にエラーを定量化する。.
  • 目標：精度99.51%以上、手直し0.51%以下を達成すること。高価値または高回転率のSKUグループについては、梱包時に100%検査を実施し、さらなる保証を確保すること。.
  • 最適化戦略: ビジョンまたはバーコード検証、AI支援によるピッキングガイダンス、誤ピッキングに対する強固な体制を導入し、シフト間のばらつきを減らすための標準作業を確立する。.
  • 注：intelligratedsのAI対応プラットフォームを含む、既知のソフトウェアエコシステムは、小売業者向けのサービスレベルを維持するために、リアルタイムの品質メトリクスとアラート閾値を提供できます。.

• ROI指標

  • 定義：プログラムによってもたらされる財政的価値。回収期間、ROI、および資産ライフサイクル全体における総所有コストを含む。.
  • 測定：初期設備投資、継続的な運営費、人件費の削減、エネルギー削減、およびメンテナンスコストを把握し、改善点を会計年度ごとに金額に換算する。.
  • 目標：12～24か月以内の回収期間、最初の会計年度内に正の正味現在価値、可能であれば二桁のIRRを目指す。.
  • 計算アプローチ：自動化導入前後のシナリオをサイクル、労働力、および設備使用量で比較する。需要の変化への迅速な対応や、より幅広い顧客層へのサービスレベル向上などの無形便益を含める。.
  • 注: エンタープライズ実装の場合、ROIのコンテキストは、最大規模の小売業者への流通、および自動化がサプライチェーン全体の総所有コストに与える影響を反映する必要があります。.

• 実践的な実装のヒント

  • 既知のプロバイダーのソフトウェアを統合して唯一の情報源を構築し、継続的な改善をサポートする集中型分析レイヤーにデータをルーティングします。.
  • ダッシュボードはシンプルに保つ：サイクルタイム、スループット、精度、そしてROI指標を施設別、ゾーン別、シフト別に表示し、実行可能な変更点を迅速に明らかにすること。.
  • 物流ニーズ、機器の電力、利用可能なクレーンやソーター設備に合わせて、段階的な導入計画を策定し、変更がオペレーターを圧倒したり、配送スケジュールを混乱させたりしないようにします。.
  • 検査データを利用して、入荷ドックから積み込みを待つ出荷トラックまで、倉庫エコシステム全体のプロセスを改善し、信頼性を高めます。.
  • 需要変動や季節的なピーク時にも、現場チームが改善を持続できるよう、明確な目標とインセンティブを設定する。.